Полное руководство по искусственному интеллекту в цифровом маркетинге: инструменты, примеры и практические советы

Искусственный интеллект (ИИ) изменил многие области, и цифровой маркетинг не является исключением. Данные IBM показывают, что 35% компаний уже используют ИИ в своем бизнесе, а 42% изучают возможности ИИ. Если вы ищете, как использовать ИИ в цифровом маркетинге, вы попали именно туда, где нужно!

Вот некоторые способы, которыми ИИ может помочь вам в маркетинге, с реальными примерами и практическими советами, которые вы можете применить, чтобы стать ближе к своей аудитории.

Оглавление

• Персонализированные рекомендации по контенту
• Прогнозная аналитика для оценки потенциальных клиентов
• Динамический электронный маркетинг
• Чат-боты для поддержки клиентов
• Поведенческий таргетинг в рекламе
• Семантический анализ для оптимизации контента
• Прослушивание социальных сетей и анализ настроений
• Автоматическая оптимизация кампании
• Прогнозируемая пожизненная ценность клиента (CLV)
• Визуальный поиск и распознавание изображений

1. Персонализированные рекомендации по контенту

Представьте себе опыт просмотра, в котором вас засыпают контентом, который вы не считаете ни интересным, ни актуальным. В таком шумном цифровом лабиринте вы, вероятно, вообще перестанете просматривать страницы.

Теперь сравните это со сценарием, в котором каждый фрагмент контента, который вы видите, кажется отобранным специально для вас и соответствует вашим интересам и предпочтениям. Вторая сцена отражает силу персонализированных рекомендаций по контенту, основанных на искусственном интеллекте.

По данным Google, девять из десяти маркетологов признают, что персонализация играет важную роль в повышении прибыльности бизнеса. ИИ значительно упростил персонализацию, используя алгоритмы, которые анализируют поведение пользователей и предоставляют индивидуальные предложения по контенту.

Реальный пример: персонализированные рекомендации YouTube

YouTube использует искусственный интеллект, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по контенту. Платформа анализирует данные о взаимодействии каждого пользователя, включая просмотренные видео, продолжительность просмотров, лайки, антипатии и комментарии, причем каждое действие способствует построению профиля их предпочтений.

Последние недели я смотрел видео о продуктивности и писательстве. У меня также появилась привычка включать джазовую музыку в фоновом режиме, когда я работаю.

Вот что я рекомендовал YouTube, когда открывал его в браузере во время написания этой статьи:

Эти рекомендации вызвали у меня интерес, и я, вероятно, посмотрел бы их, если бы не был слишком занят глубокой работой. Это лишь показывает, как искусственный интеллект YouTube понимает содержание и контекст видео, помогая мне подбирать индивидуальные рекомендации. Поскольку рекомендации точны, я смотрю больше видео и провожу больше времени на платформе.

Применение этого к вашему бренду

Рассмотрите возможность использования инструментов персонализации искусственного интеллекта в своем бизнесе электронной коммерции. Например, такой инструмент, как Intellimaze, позволяет веб-сайтам показывать уникальные варианты страниц каждому посетителю веб-сайта с помощью искусственного интеллекта, тем самым увеличивая коэффициент конверсии.

Dynamic Yield также предлагает персонализированные рекомендации по продуктам с использованием алгоритма глубокого обучения, чтобы предсказать, какой следующий продукт с наибольшей вероятностью нажмет каждый посетитель.

2. Прогнозная аналитика для оценки потенциальных клиентов

Оценка потенциальных клиентов относится к маркетинговой методологии, используемой для ранжирования потенциальных клиентов по шкале, которая отражает воспринимаемую ценность каждого потенциального клиента.

Стратегия включает присвоение числовых значений, оценок или дескрипторов (например, «горячий», «теплый» или «холодный»). Традиционно маркетологи устанавливают конкретные критерии оценки потенциальных клиентов, такие как:

• Демографическая информация
• Размер компании
• Должность
• Уровень взаимодействия (например, посещения веб-сайта или взаимодействие по электронной почте)
• Где они находятся в маркетинговой воронке

Между тем, Гарвардская школа бизнеса определяет прогнозную аналитику как «использование данных для прогнозирования будущих тенденций и событий».

ИИ в цифровом маркетинге позволяет проводить прогнозную аналитику при оценке потенциальных клиентов, используя исторические данные для прогнозирования потенциальных сценариев. В конце концов, ИИ может интегрировать и анализировать огромные объемы данных из различных источников, в том числе:

• CRM-системы
• Социальные медиа
• Взаимодействие с веб-сайтом и
• Взаимодействие по электронной почте.

Такой комплексный анализ данных дает более полную картину по каждому потенциальному клиенту.

Пример из реальной жизни: система оценки потенциальных клиентов Einstein от Salesforce

Salesforce, программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), позволяет пользователям отслеживать своих потенциальных клиентов. В CRM каждый лид создается при получении новой контактной информации в своей базе данных.

Платформа использует технологию Einstein Lead Scoring для оценки потенциальных клиентов. Эта функция использует возможности искусственного интеллекта для оценки потенциальных клиентов на основе установленных пользователем шаблонов успешных конверсий.

Einstein Lead Scoring использует искусственный интеллект для анализа исторических потенциальных клиентов, поскольку он определяет, какие текущие лиды наиболее похожи на прошлых конвертеров. На основе этих данных система присваивает лидам баллы на основе различной информации. Чем выше балл, тем больше у потенциальных клиентов общего с прошлыми клиентами.

Эта функция позволяет маркетологам видеть более подробную информацию и расставлять приоритеты потенциальных клиентов в соответствии с их оценкой.

Применение этого к вашему бренду

Рассмотрите возможность использования программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для получения прогнозной аналитики для оценки потенциальных клиентов. Это не только упростит ваши маркетинговые усилия, но и повысит общую эффективность вашего бренда в привлечении потенциальных клиентов.

3. Динамический электронный маркетинг

Как часто вы открываете маркетинговые письма в своем почтовом ящике? Данные Mailmunch показывают, что средний показатель открываемости электронных писем в разных отраслях составляет 21,33% — это всего лишь два письма из десяти.

Без сомнения, маркетинг по электронной почте может быть непростым делом, если у вас нет опыта, навыков и подходящих инструментов. К счастью, искусственный интеллект в маркетинге позволяет компаниям оптимизировать свои кампании, используя машинное обучение для создания правильных сообщений для отправки нужной аудитории в нужное время.

В контексте кампаний по электронной почте искусственный интеллект в цифровом маркетинге позволяет пользователям:

• Анализируйте эффективность прошлых писем, чтобы создавать привлекательные темы и определять оптимальное время отправки.
• Совокупная аналитика электронной почты, предоставляющая ценную информацию об общей эффективности кампании.
• Автоматически запускайте рабочие процессы электронной почты на основе конкретных действий, предпринятых получателями.
• Улучшите управление списком адресов электронной почты, очистив и упорядочив списки контактов.
• Создайте индивидуальный текст электронного письма, который найдет отклик у вашей целевой аудитории.
• Персонализируйте контент электронной почты, чтобы удовлетворить отдельные сегменты аудитории.

Пример из реальной жизни: маркетинговый инструмент MailChimp с использованием искусственного интеллекта

Mailchimp использует своего помощника по развитию искусственного интеллекта Intuit Assist, чтобы революционизировать подход клиентов к своим почтовым кампаниям.

Этот инструмент позволяет пользователям автоматизировать и оптимизировать различные аспекты маркетинга, а также создавать персонализированный контент в больших масштабах. Функции искусственного интеллекта Mailchimp включают в себя автоматизацию приема новых контактов, восстановления брошенных корзин и повторного привлечения потерянных клиентов.

Инструмент также использует ИИ при составлении фирменных электронных писем и маркетинговых текстов, а также возможности индивидуального дизайна на основе ИИ, которые соответствуют эстетике бренда.

Применение этого к вашему бренду

Рассмотрите возможность использования инструментов электронного маркетинга на базе искусственного интеллекта для оптимизации ваших почтовых кампаний. Это поможет вам отправлять нужные сообщения в нужное время, повышая открываемость электронной почты и рейтинг кликов.

4. Чат-боты для поддержки клиентов

Чат-боты существуют уже давно. Однако, если чат-боты не настроены продуманно, ограниченные возможности традиционных ботов могут заманить клиентов в неприятную ситуацию.

Познакомьтесь с диалоговыми чат-ботами с искусственным интеллектом — новейшей революцией в области искусственного интеллекта в цифровом маркетинге и обслуживании клиентов.

Традиционные чат-боты, также называемые чат-ботами на основе правил, полагаются на заранее определенный набор правил и ответов. Эти инструменты работают на основе логики «если-то», реагируя на определенные ключевые слова или фразы, указанные во вводе пользователя.

С другой стороны, диалоговые чат-боты с искусственным интеллектом основаны на таких технологиях, как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP). Это означает, что они могут понимать человеческий язык, учиться на нем и реагировать на него более тонко и с учетом контекста.

Реальный пример: KLM Royal Dutch Airlines

Клиентская база KLM Royal Dutch Airlines охватывает континенты. Это справедливо: в Facebook Messenger реализован многоязычный чат-бот на базе искусственного интеллекта, доступный круглосуточно и без выходных. Чат-бот еженедельно управляет 15 000 социальных разговоров на разных языках.

Я попробовал пообщаться с ботом на испанском, он понял мой запрос и выполнил необходимые действия:

Благодаря лучшему пониманию запросов на нескольких языках эти боты не только повышают вовлеченность клиентов, но и экономят время представителей службы поддержки клиентов, позволяя им сосредоточиться на более сложных задачах.

Применение этого к вашему бренду

Если вы получаете много сложных запросов, которые может быть сложно обработать с помощью чат-ботов, основанных на правилах, рассмотрите возможность использования чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как LiveHelpNow, Ada, Tidio и многих других.

5. Поведенческий таргетинг в рекламе

Использование ИИ в цифровом маркетинге также включает поведенческий таргетинг, который позволяет брендам создавать узконаправленные и персонализированные рекламные кампании.

Если вы когда-либо искали рюкзак в Интернете, и сразу после этого в ваших приложениях и браузерах начала появляться реклама рюкзаков, то вы убедились в силе поведенческого таргетинга.

Этот метод использует данные, собранные о поведении пользователя при просмотре веб-страниц, например поисковые запросы, посещенные страницы и проверенные продукты, чтобы выбрать, какую рекламу показывать этому человеку.

Например, я стараюсь быть в курсе последних событий в области искусственного интеллекта и бизнеса, и вот как выглядит спонсируемая реклама на моей странице в Instagram:

Реальный пример: персонализированная реклама Facebook

Facebook использует машинное обучение для улучшения доставки персонализированной рекламы, создавая ценность как для потребителей, так и для бизнеса.

Рекламодатели определяют свою целевую аудиторию с помощью инструментов самообслуживания Facebook, используя такие данные, как:

• Возраст
• Пол
• Действия пользователя на платформе
• Пользовательская информация, такая как списки адресов электронной почты или данные посетителей веб-сайта.

( Источник изображения )

Объявления, ориентированные на эту аудиторию, выставляются на аукцион. В этом процессе Facebook использует машинное обучение для расчета общей оценки ценности каждого объявления на основе его ставки, предполагаемой частоты действий (вероятности того, что пользователь выполнит желаемое действие) и оценки качества объявления.

Эта система гарантирует, что победит не только тот, кто предложит самую высокую цену, но и реклама, которая, по прогнозам, будет более привлекательной или более качественной, что позволяет компаниям любого размера эффективно охватить желаемую аудиторию.

Применение этого к вашему бренду

Используйте такие платформы, как Facebook и Instagram, которые предлагают передовые алгоритмы машинного обучения для точного определения вашей рекламы для пользователей на основе их онлайн-взаимодействий. Это может повысить релевантность ваших объявлений и повысить коэффициент конверсии.

6. Семантический анализ для оптимизации контента

Допустим, вам было поручено создать контент по ключевому слову «рок». На какой теме вы сосредоточите свой контент?

Что ж, есть несколько путей, по которым вы можете пойти. Во-первых, вы можете создавать контент о рок-музыке и обсуждать ее историю и основных игроков отрасли. С другой стороны, вы также можете написать статью о твердых минеральных материалах, их типах и использовании.

В любом случае, поскольку вы изначально не знали правильного контекста, половина людей, ищущих термин «рок», могут счесть ваш контент нерелевантным. Здесь в игру вступает семантический анализ.

В контексте искусственного интеллекта в цифровом маркетинге инструменты семантического анализа помогают понять контекст и нюансы языка в контенте. Этот процесс позволяет создавать контент, который соответствует намерениям пользователя и лучше соответствует алгоритмам поисковых систем.

Реальный пример: Google BERT

Google BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов) — это метод обработки естественного языка (НЛП), основанный на нейронных сетях.

Этот инструмент предназначен для понимания контекста и нюансов искомых запросов, позволяя поисковой системе предоставлять более релевантные результаты для поиска пользователей.

В отличие от предыдущих моделей, которые понимали текст линейно (одно слово за другим по порядку), BERT обрабатывает слова по отношению ко всем остальным словам в предложении в двунаправленном порядке.

Применение этого к вашему бренду

Используйте инструменты SEO на базе искусственного интеллекта, которые предлагают возможности семантического анализа для выявления не только ключевых слов, но и связанных с ними концепций, терминов и вопросов, которые интересуют вашу целевую аудиторию. Создавайте контент, который затрагивает эти области, и сосредоточьтесь на предоставлении ценности и ответах на запросы в контекстно-релевантной форме. образом.

7. Прослушивание социальных сетей и анализ настроений

Мониторинг настроений клиентов всегда был частью хорошей маркетинговой практики. Но ИИ в маркетинге вывел этот метод на совершенно новый уровень.

Алгоритмы теперь позволяют предприятиям лучше понимать настроения клиентов и общественное мнение, а также выявлять тенденции в режиме реального времени. ИИ может анализировать огромные объемы данных социальных сетей, предоставляя пользователям полезную информацию о предпочтениях и поведении потребителей.

Пример из реальной жизни: анализ настроений в обзорах Airbnb

Airbnb использует алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы получить важную информацию из отзывов клиентов. Используя методы НЛП, платформа может анализировать текст отзывов гостей, чтобы получить полное представление о настроениях клиентов, их симпатиях, антипатиях и проблемных областях.

Такой подход с использованием искусственного интеллекта позволяет Airbnb выйти за рамки базового анализа настроений и точно определить возможности для улучшения.

Применение этого к вашему бренду

Чтобы использовать ИИ для анализа настроений и прослушивания социальных сетей, рассмотрите возможность использования платформы управления социальными сетями с поддержкой ИИ.

Например, Hootsuite позволяет пользователям получать доступ к таким данным, как частота упоминаний и часто используемые слова в результатах поиска.

Эмоциональный контекст разговоров относительно поисковых запросов анализируется, чтобы понять восприятие общественности. Например, постоянно негативные отзывы о продукте следует сообщать команде разработчиков продукта.

Выявление «ведущих авторов» также может выявить потенциальных влиятельных лиц или недоброжелателей, связанных с поисковыми запросами, предлагая возможности для сотрудничества или взаимодействия.

8. Автоматическая оптимизация кампании

Когда дело доходит до реализации и мониторинга кампаний, стратегии, основанные на искусственном интеллекте, позволяют маркетологам выйти за рамки догадок.

ИИ в цифровом маркетинге может облегчить непрерывное тестирование и корректировку в реальном времени, позволяя пользователям получать максимальную отдачу от инвестиций (ROI).

Как это работает? С помощью ИИ вы можете автоматизировать распределение рекламных расходов по наиболее эффективным креативным элементам и каналам. Благодаря этому ваши кампании будут иметь более точный таргетинг, и вы сможете повысить коэффициент конверсии.

Реальный пример: решения Google Ads для проведения кампаний на основе искусственного интеллекта

Google Ads позволяет пользователям воспользоваться преимуществами технологии автоматического назначения ставок, называемой Smart Bidding. Эта функция использует машинное обучение для оптимизации кампаний по конверсиям или ценности конверсий.

( Источник изображения )

Поскольку многие пользователи Google Ads уже используют автоматическое назначение ставок, сейчас акцент смещается на комплексную многоканальную оптимизацию.

Эта технология призвана выйти за рамки традиционных одноканальных стратегий за счет интеграции ставок в поиске, медийной рекламе, видео и т. д., адаптируясь к многогранному потребительскому пути, охватывающему множество каналов.

Например, исследование праздничного шоппинга, проведенное Google и Ipsos в период с октября 2021 года по январь 2022 года, показало, что более половины покупателей в США использовали пять или более каналов, таких как социальные сети и видео, когда совершали покупки в течение двухдневного периода.

Применение этого к вашему бренду

Рассмотрите возможность использования автоматического назначения ставок при следующем запуске кампании на рекламных платформах. Например, в Google Ads более 80% пользователей уже выбирают автоматическое назначение ставок, поэтому неплохо посмотреть, сработает ли это и для вашего бренда.

Также стоит выяснить, может ли ваша кросс-канальная оптимизация стать хорошей стратегией, помогающей вашей аудитории пройти через воронку продаж, когда они ежедневно взаимодействуют с несколькими платформами.

9. Моделирование прогнозируемой жизненной ценности клиента (CLV)

Пожизненная ценность клиента (CLV) — это показатель, который оценивает общую сумму, которую компания может ожидать от клиента на протяжении всего периода деловых отношений.

Вот основная формула для этого показателя:

CLV = Средняя стоимость продажи x Количество повторных транзакций x Среднее время удержания

Допустим, средняя стоимость продажи составляет 100 долларов США, количество повторных транзакций в год — пять, а клиенты удерживаются в среднем три года. Если мы воспользуемся приведенной выше формулой (100 долларов США x 5 x 3), CLV составит 1500 долларов США.

ИИ в цифровом маркетинге позволяет предприятиям рассчитывать этот показатель в большом масштабе без необходимости выполнять вычисления вручную. Благодаря прогнозируемому CLV пользователи могут прогнозировать будущую ценность клиентов, анализируя их прошлое и текущее поведение.

Реальный пример: Microsoft Dynamics 365

Microsoft Dynamics 365, пакет программных приложений для планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), использует ИИ для прогнозирования CLV путем агрегирования истории транзакций и активности клиентов.

При этом оно позволяет пользователям выявлять ценных клиентов и разрабатывать соответствующую стратегию, сегментировать клиентов на основе потенциальной ценности и принимать единые решения по разработке продуктов.

Dynamics 365 использует систему оценок для оценки эффективности модели искусственного интеллекта при выявлении ценных клиентов. Эти оценки:

• Оценка A — модель искусственного интеллекта точно прогнозирует как минимум на 5 % больше ценных клиентов по сравнению с базовой моделью.
• Оценка B — эффективность модели ИИ в прогнозировании ценных клиентов находится на 0–5 % точнее, чем базовая модель.
• Оценка C. Эта модель искусственного интеллекта точно прогнозирует меньшее количество ценных клиентов по сравнению с базовой моделью.

Эта система оценок позволяет пользователям оценивать эффективность своих прогнозных моделей CLV и решать, следует ли полагаться на прогнозы модели ИИ при принятии стратегических решений.

Применение этого к вашему бренду

Рассмотрите возможность внедрения решения искусственного интеллекта для интеграции данных в прогнозные модели, которые могут прогнозировать CLV. Затем вы можете использовать эту информацию для более точной настройки своих маркетинговых усилий на ценных клиентов и персонализации их опыта, предлагая индивидуальные вознаграждения.

10. Визуальный поиск и распознавание изображений

Использовали ли вы когда-нибудь поиск по изображениям для поиска товара в Интернете? Если вы ответили «да», то вы знаете, насколько полезной эта функция может быть для потребителей.

В сочетании с технологиями искусственного интеллекта визуальный поиск и распознавание изображений позволяют сделать покупки более эффективными. В конце концов, клиентам нужно будет только загрузить фотографии продуктов, и они смогут автоматически получить релевантные результаты.

Алгоритмы также могут анализировать изображения для определения цветов, форм, узоров и других характеристик, что облегчает клиентам поиск того, что они хотят.

Реальный пример: Amazon Lens

Amazon Lens — хороший пример технологии визуального поиска на базе искусственного интеллекта в секторе электронной коммерции.

Пользователи могут получить доступ к инструменту напрямую через приложение Amazon. Вам нужно всего лишь выбрать функцию «Объектив» в строке поиска и загрузить существующее изображение или сфотографировать предмет. Алгоритмы распознавания изображений затем идентифицируют продукты, соответствующие визуальным характеристикам товара на изображении.

Например, я сфотографировал свою компьютерную мышь, и Amazon Lens получил похожие на него результаты:

Применение этого к вашему бренду

Интегрируйте функцию визуального поиска на свой сайт электронной коммерции. Например, пользователи Shopify могут выбирать из нескольких приложений в магазине приложений Shopify, которые предлагают такую ​​возможность. Также было бы разумно использовать платформы электронной коммерции, которые уже используют эту функцию, такие как Amazon и eBay.